About the project
SeismicShield-RL is a preregistered research-software and reproducibility platform for benchmarking reinforcement learning, multi-agent reinforcement learning, and multi-objective optimization in seismic friction-damper co-design. It uses immutable scientific source, frozen manifests and contracts, cryptographic provenance, deterministic execution planning, and leakage-resistant boundaries between training/validation and confirmatory evaluation.
Completed infrastructure
- OSF preregistration and immutable scientific tag
- 34 events × 4 records = 136 explicit-CC ESM records
- 52 training / 20 validation / 16 pilot / 48 confirmatory partition freeze
- Tier-1 surrogate + OpenSeesPy Tier-2 runtime path
- All 136 processed waveform SHA-256 values independently reproduced
- 4 Tier-1 and 4 Tier-2 pilot fixtures converged in runtime preflight
- Deterministic 475-shard execution ledger and selection-only workspace
Compute boundary
Stage A: 2,780,992 Tier-1 calls, projected at about 1,026.68 sequential hours.
Tier-2: 39,168 calls, projected at about 21.64 sequential hours.
Learned Stage-A shards are scientifically atomic under the frozen implementation; splitting them only to satisfy hosted-CI limits would change the preregistered execution semantics.
Research record
Zenodo version DOI
Zenodo concept DOI
OSF preregistration
Author
Faramarz Kowsari
Faramarz Kowsari is an author, researcher based in Istanbul. Focusing on the intersection of technology, education, and personal growth, he has published over 80 digital titles on international platforms. His areas of expertise span Artificial Intelligence, prompt engineering, modern trading strategies (Smart Money Concepts & algorithmic trading), as well as classical literature and mindfulness. In addition to writing, he develops web-based educational tools and creates specialized instructional video content.
Proje hakkında
SeismicShield-RL, sismik sürtünme sönümleyici ortak tasarımında pekiştirmeli öğrenme, çok-etmenli pekiştirmeli öğrenme ve çok amaçlı optimizasyon yöntemlerini karşılaştırmak için geliştirilmiş, önceden kaydedilmiş ve yeniden üretilebilir bir araştırma yazılımı altyapısıdır. Değişmez bilimsel kaynak, dondurulmuş sözleşmeler, kriptografik köken bilgisi ve deterministik yürütme planlaması kullanır.
Tamamlanan altyapı
- OSF ön kaydı ve değişmez bilimsel etiket
- 34 olay × 4 kayıt = 136 ESM kaydı
- 52 eğitim / 20 doğrulama / 16 pilot / 48 doğrulayıcı kayıt
- Tier-1 araştırma modeli ve OpenSeesPy Tier-2 yolu
- 136 işlenmiş dalga biçiminin SHA-256 doğrulaması
- 4 Tier-1 ve 4 Tier-2 pilot örneğinde başarılı preflight yakınsaması
- 475 shard'lık deterministik yürütme planı
Hesaplama sınırı
Stage A: 2.780.992 Tier-1 çağrısı ve yaklaşık 1.026,68 saat sıralı simülasyon.
Tier-2: 39.168 çağrı ve yaklaşık 21,64 saat sıralı simülasyon.
Bilimsel atomiklik korunmuştur; yalnızca CI süresine sığdırmak için shard'ları bölmek kayıtlı yürütme anlamını değiştirecekti.
Kalıcı araştırma kayıtları
Zenodo sürüm DOI
Zenodo kavram DOI
OSF ön kaydı
Yazar
Faramarz Kowsari
Faramarz Kowsari, İstanbul merkezli bir yazar ve araştırmacıdır. Teknoloji, eğitim ve kişisel gelişimin kesişimine odaklanarak uluslararası platformlarda 80'den fazla dijital eser yayımlamıştır. Uzmanlık alanları Yapay Zekâ, prompt mühendisliği, modern işlem stratejileri (Smart Money Concepts ve algoritmik işlem) ile klasik edebiyat ve mindfulness alanlarını kapsar. Yazarlığın yanı sıra web tabanlı eğitim araçları geliştirir ve uzmanlaşmış öğretici video içerikleri üretir.
Acerca del proyecto
SeismicShield-RL es una plataforma de software de investigación prerregistrada y reproducible para comparar aprendizaje por refuerzo, aprendizaje por refuerzo multiagente y optimización multiobjetivo en el codiseño sísmico de amortiguadores de fricción. Utiliza código científico inmutable, contratos congelados, procedencia criptográfica y planificación determinista de la ejecución.
Infraestructura completada
- Prerregistro OSF y etiqueta científica inmutable
- 34 eventos × 4 registros = 136 registros ESM
- 52 entrenamiento / 20 validación / 16 piloto / 48 confirmatorios
- modelo Tier-1 y backend OpenSeesPy Tier-2
- reproducción SHA-256 de los 136 registros procesados
- convergencia de 4 fixtures Tier-1 y 4 Tier-2 en el preflight
- plan determinista de 475 shards atómicos
Límite computacional
Stage A: 2.780.992 llamadas Tier-1 y unas 1.026,68 horas secuenciales proyectadas.
Tier-2: 39.168 llamadas y unas 21,64 horas secuenciales proyectadas.
Se preservó la atomicidad científica; dividir shards solo para ajustarse a límites de CI habría cambiado la semántica registrada.
Registro persistente
DOI Zenodo de versión
DOI conceptual Zenodo
Prerregistro OSF
Autor
Faramarz Kowsari
Faramarz Kowsari es autor e investigador radicado en Estambul. Centrado en la intersección entre tecnología, educación y desarrollo personal, ha publicado más de 80 títulos digitales en plataformas internacionales. Sus áreas de experiencia abarcan Inteligencia Artificial, ingeniería de prompts, estrategias modernas de trading (Smart Money Concepts y trading algorítmico), así como literatura clásica y mindfulness. Además de escribir, desarrolla herramientas educativas basadas en la web y crea contenido audiovisual educativo especializado.